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스마트폰ㆍ워치 기반 바이오 마커 정리(맥박, 위치 정보)

Severus Moriarty 2024. 7. 28. 19:10

 


목차

2. 라이프로그 데이터 수집 기술 개발

3. 데이터 통합 및 분석 시스템 구축
    1. 맥박
        - 측정방법
        - 바이오마커 활용방안
        - 주요 활용 분야
        - IMU 방법		      2. 동공(시선)
        - 측정방법
        - 바이오마커 활용방안
        - 주요 활용 분야
        - IMU 방법		      3. 위치(GPS)
        - 측정방법
        - 바이오마커 활용방안
        - 주요 활용 분야
        - IMU 방법		  4. 바이오마커 통합 방안
         - 통합 시각화
         - 딥러닝(멀티모달)
         - 머신러닝 

 

참고 논문 목록:

  • Ferrás, C. (2018). La utilidad de los datos georreferenciados con teléfonos móviles para las terapias psicoanalíticas y cognitivo conductuales. Boletín de la Asociación de Geógrafos Españoles, 77, 186–199. doi:10.21138/bage.253
  • 요약 : 논문에서는 스마트폰을 이용한 지리적 데이터가 정신 건강 치료에 어떻게 활용될 수 있는지를 탐구합니다. 특히, 위치 기반 데이터를 통해 개인의 정서 상태를 실시간으로 모니터링하고 분석하여 맞춤형 치료 계획을 세우는 방법을 제시합니다. 예를 들어, 특정 장소에서의 체류 시간과 이동 패턴을 분석해 불안이나 스트레스 수준을 평가하고, 이를 기반으로 적절한 대처 전략을 제공함으로써 치료 효과를 극대화할 수 있다는 것을 보여줌.

 

  • Wang, Y. (2023). Pulse oximetry. In Highlights in Science, Engineering and Technology EMCEME 2023 (Vol. 73, pp. 317-324). University of Manchester.
  • 요약 : 해당 논문에서는 맥박산소측정기를 활용한 정신 건강 상태 모니터링의 가능성을 다룹니다. 반사형 펄스 옥시미터를 통해 측정된 맥박 변동성과 산소 포화도 데이터를 분석하여 불안, 스트레스, 우울증 등 다양한 정신 건강 상태를 평가할 수 있습니다. 이러한 데이터를 실시간으로 수집하고 분석함으로써, 조기 경고 시스템을 구축하고 맞춤형 치료를 제공하는 데 활용할 수 있습니다. 이를 통해 정신 건강 상태를 지속적으로 관리하고, 급격한 상태 변화를 사전에 감지해 적절한 조치를 취할 수 있습니다

 

2. 라이프로그 데이터 수집 기술

현재 기술

맥박 정보

측정 방법: 반사형 펄스 옥시미터 모듈을 사용하여 피부에 LED 빛을 투과시키고 반사된 빛을 수신하여 혈액 내 산소 포화도와 맥박을 측정합니다. 주로 손가락, 손목, 이마 등에 부착하여 간편하게 사용할 수 있습니다. 이 장치는 비침습적으로 작동하며, LED와 포토다이오드를 통해 맥박과 산소 포화도를 동시에 모니터링합니다.

바이오마커 활용방안:

  1. 불안지수: 맥박 변동성을 분석하여 불안 상태를 평가합니다. 연구에 따르면, 급격한 맥박 증가와 불규칙한 심박 패턴은 높은 불안 상태를 나타낼 수 있습니다. 특정 연구에서는 스트레스 상황에서 심박 변동성이 감소하는 경향이 발견되었습니다​(Pulse_oximetry)​ .
  2. 집중지수: 집중 시와 휴식 시의 맥박 변화를 분석하여 집중도를 평가합니다. 이는 학습 및 업무 효율성 향상에 유용합니다. 예를 들어, 집중 상태에서 심박수의 일정한 감소는 높은 집중 상태를 나타낼 수 있습니다​(Pulse_oximetry)​.
  3. 수면지수: 수면 중 맥박 패턴을 분석하여 수면의 질과 양을 평가합니다. 이는 수면 장애를 조기에 발견하는 데 도움이 됩니다. 연구에 따르면, 심박수의 변화 패턴은 수면 단계와 깊은 관련이 있으며, 불규칙한 심박수는 수면 무호흡증과 같은 수면 장애의 징후일 수 있습니다​(Pulse_oximetry)​ .
  4. 우울증(조울증) 진단: 우울증 환자의 맥박 패턴을 분석하여 우울증의 심각도를 평가합니다. 특정 맥박 패턴은 우울증의 징후일 수 있습니다. 예를 들어, 심박 변동성 감소는 우울증 환자에서 흔히 관찰됩니다​(Pulse_oximetry)​.
  5. 공황장애 진단: 공황 발작 중 급격한 맥박 변화를 감지하여 공황장애를 진단합니다. 이는 응급 상황에서 즉각적인 대응을 가능하게 합니다. 연구에 따르면, 공황 발작 동안의 심박수 급증은 공황 장애의 주요 지표로 사용될 수 있습니다​(Pulse_oximetry)​.
  6. ADHD 진단: ADHD 환자의 맥박 패턴을 분석하여 집중력 저하와 관련된 증상을 평가합니다. 이는 학습 환경에서의 지원에 유용합니다. 예를 들어, ADHD 아동은 주의 집중이 요구되는 과제 동안 심박수 변동성이 증가하는 경향이 있습니다​(Pulse_oximetry)​.

주요 활용 분야: 정신건강 관리, 교육, 마케팅 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 특히, 정신 건강 관리에서는 실시간으로 환자의 상태를 모니터링하고 조기에 문제를 발견할 수 있는 도구로 유용합니다.

IMU 방법:

  • 선 그래프: 시간에 따른 맥박 변화를 선 그래프로 시각화하여 특정 시점의 맥박 패턴을 분석합니다. 이를 통해 사용자가 특정 시간대에 스트레스나 불안이 증가하는 패턴을 파악할 수 있습니다.
  • 막대 그래프: 각 시간 구간별 평균 맥박을 막대로 표현하여 전체적인 맥박 패턴을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 하루 동안의 맥박 변화를 아침, 점심, 저녁으로 나누어 분석하면, 특정 시간대에 맥박이 높아지는 경향을 확인할 수 있습니다.

위치(GPS)

측정 방법: 최신 GPS 기술을 이용하여 실내외 위치를 정확하게 추적. 이는 사용자의 이동 경로와 활동 패턴을 분석하는 데 유용합니다. 위치 기반 데이터는 스마트폰과 웨어러블 기기를 통해 자동으로 수집됩니다.

 

바이오마커 활용방안:

  1. 불안지수: 위치 변동성을 분석하여 사용자의 불안 상태를 평가합니다. 특정 장소에서의 장기 체류나 반복 방문은 불안과 관련될 수 있습니다. 예를 들어, 특정 연구에서는 불안 상태의 사람들은 특정 안전한 장소에 더 오래 머무르는 경향이 있음을 발견했습니다​.
  2. 위치에 맞는 DTX: 특정 위치에서의 행동 패턴을 분석하여 맞춤형 디지털 치료제를 제공합니다. 이는 정신 건강 관리에서의 효율성을 높입니다. 예를 들어, 사용자가 자주 방문하는 장소와 활동 패턴을 분석하여 맞춤형 건강 관리 조언을 제공할 수 있습니다​​.
  3. 자기 인식 향상: 자신의 이동 및 감정 반응을 추적함으로써 환자는 환경이 정신 건강에 어떻게 영향을 미치는지에 대해 더 나은 자기 인식을 가질 수 있습니다. 이러한 지식은 환자가 일상 활동에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.
  4. 치료 결과 향상: 지리적 데이터를 치료에 통합하면 보다 효과적인 치료 계획을 세울 수 있습니다. 위치 데이터를 바탕으로 환자의 생활 방식과 환경적 맥락에 맞춘 개입을 구체화할 수 있어 치료 결과를 개선할 수 있습니다
  5. 맞춤형 기분 지도: 환자들은 긍정적이거나 부정적인 감정 상태와 관련된 위치를 식별하는 맞춤형 지도를 받을 수 있습니다. 이 정보는 환자가 스트레스를 유발하는 장소를 피하고 기분을 개선하는 환경을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

  6. 이 지도는 사용자가 특정 위치에서 경험하는 정서적 반응을 기록하고 분석하여, 해당 위치가 사용자에게 긍정적, 부정적 또는 중립적인 감정을 유발하는지를 파악하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 사용자가 특정 장소에 있을 때 느끼는 스트레스, 행복, 불안 등의 감정을 데이터로 수집하여, 지리적 위치와 감정 상태 간의 상관관계를 시각적으로 나타냅니다. 구체적으로,  Carlos Ferrás가 고안한 "mapas de estados de ánimo"는 다음과 같은 방식으로 사용됩니다:

    1. 데이터 수집: 스마트폰이나 웨어러블 기기 등의 센서를 통해 사용자의 위치 정보와 함께 실시간으로 감정 상태를 기록합니다. 감정 상태는 사용자의 입력 또는 생체 신호(맥박, 땀 분비, 피부 온도 등)를 통해 수집될 수 있습니다.
    2. 데이터 분석: 수집된 위치 정보와 감정 데이터를 분석하여, 특정 장소에서 사용자가 반복적으로 느끼는 감정 상태를 파악합니다. 예를 들어, 사용자가 자주 방문하는 장소에서 주로 긍정적인 감정을 느낀다면 해당 장소는 긍정적인 장소로 표시됩니다.
    3. 시각화: 분석된 데이터를 바탕으로 지도를 생성합니다. 이 지도는 특정 위치에서 경험하는 감정 상태를 색상이나 아이콘 등으로 시각화하여, 사용자가 한눈에 파악할 수 있도록 합니다.
    4. 개인화: 사용자의 특정 요구나 패턴에 맞춰 지도를 개인화합니다. 이는 사용자가 스트레스를 유발하는 장소를 피하거나, 기분을 개선할 수 있는 장소를 찾는 데 도움을 줍니다.

    연구 및 방향

    데이터 수집: 스마트폰 및 웨어러블 기기를 통해 다양한 센서 데이터를 자동으로 수집합니다. 여기에는 위치 정보, 걸음 수, 수면 패턴, 스마트폰 사용 시간 등이 포함됩니다.

    데이터 분석: 수집된 데이터를 통합하여 분석하는 시스템을 개발합니다. 데이터의 정확성과 일관성을 확보하기 위해 다양한 센서 데이터를 통합하는 API를 개발하고, 사용자 테스트를 통해 검증합니다.

     

    3. 데이터 통합 및 분석 시스템 구축

    통합 시각화:

    • 일일 대시보드: 하루 동안 수집된 바이오마커 데이터를 실시간으로 시각화하여 사용자의 건강 상태를 한눈에 파악할 수 있습니다.
    • 주간 대시보드: 일주일 동안의 데이터를 요약하여 주간 패턴을 분석하고, 장기적인 변화 추이를 파악합니다.
    • 월간 대시보드: 한 달 동안의 데이터를 종합하여 월간 건강 상태를 평가하고, 장기적인 건강 목표를 설정합니다.

    딥러닝(멀티모달):

    • 정신건강 실시간 진단: 다양한 바이오마커 데이터를 통합하여 실시간으로 정신 건강 상태를 진단합니다. 예를 들어, 맥박, 동공, 위치 데이터를 종합하여 사용자의 불안 상태를 실시간으로 평가하고, 필요 시 조기 경고를 제공합니다.
    • 정신질환 예측: 딥러닝 모델을 사용하여 정신질환의 발생 가능성을 예측하고, 조기 경고 시스템을 구축합니다. 예를 들어, 사용자의 바이오마커 데이터를 기반으로 우울증 발생 가능성을 예측하고, 예방적 조치를 취할 수 있습니다.

    머신러닝:

    • 정신건강 실시간 진단: 머신러닝 알고리즘을 사용하여 실시간으로 정신 건강 상태를 분석하고, 맞춤형 피드백을 제공합니다. 예를 들어, 사용자의 맥박 변동성과 시선 이동 패턴을 분석하여 실시간으로 불안 상태를 평가하고, 맞춤형 피드백을 제공합니다.
    • 정신질환 예측: 머신러닝 모델을 통해 정신질환의 초기 징후를 감지하고, 예방적 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자의 바이오마커 데이터를 분석하여 조기 우울증 징후를 감지하고, 예방적 조치를 취할 수 있습니다.

    결론

    본 연구는 다양한 바이오마커 데이터를 통합하여 정신 건강 상태를 실시간으로 모니터링하고, 맞춤형 치료 계획을 제공하는 지속통합케어 정신건강서비스를 목표로 합니다. 이를 통해 사용자의 정신 건강을 최적의 상태로 유지하고, 예방적 조치를 통해 문제 발생을 최소화할 수 있습니다.